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Analisi dei dati al centro della strategia dell'azienda

Oggi le aziende raccolgono una enorme quantità di dati interni ed esterni che non utilizzano o non riescono ad analizzare in modo adeguato. 

Inoltre, saper raccogliere, immagazzinare e predisporre i dati al loro utilizzo sono attività estremamente importanti, tanto quanto saper analizzare e visualizzare i dati.

In aggiunta, le aziende lamentano che la gestione ed analisi dei dati è un’attività che drena ingenti risorse e con benefici non sempre chiari.

E’ per questi motivi che, in un contesto dove la differenza tra concorrenti la fanno i dettagli, una delle priorità nell’agenda di CEO e titolari di azienda è la valorizzazione del patrimonio di dati ed informazioni possedute.

Affinchè ciò possa realizzarsi, Next Edge ritiene che l’attività di analisi dei dati deve prima di tutto essere allineata agli obiettivi aziendali e alla strategia complessiva in modo da focalizzare l’attenzione sui dati rilevanti.

Dopodichè, una volta definiti gli obiettivi, è determinante saper presidiare tutte le fasi della catena del valore del dato, dalla raccolta del dato fino alla efficace visualizzazione delle informazioni da distribuire ai soggetti interessati.

Next Edge affianca le aziende sia nella selezione dei dati rilevanti a supporto del raggiungimento degli obiettivi aziendali, sia nelle diverse fasi operative affinchè si possano apportare significativi benefici alle aziende, valorizzando il loro patrimonio informativo.

Per fare ciò, Next Edge si avvale di data scientist che sono in grado di utilizzare modelli e metodologie di analisi classiche e avanzate, quali l’utilizzo di machine learning e di intelligenza artificiale, e conseguentemente fornire soluzioni efficaci a problematiche complesse.

Data visualization

Soluzioni di visualizzazione dati per avere rapidamente sotto controllo l’andamento delle attività chiave.

Correlazioni statistiche

Analisi statistiche per individuare relazioni tra variabili e trend dei valori dei fenomeni indagati.

Profiling

Modelli di segmentazione della clientela per personalizzare campagne di marketing e prodotti.

Modelli previsionali

Analisi previsionali per classificare processi o eventi sconosciuti e loro probabilità di accadimento.

Text Analytics

Soluzioni di text analytics per ricavare informazioni rilevanti dai dati non strutturati.

Modelli complessi

Modelli personalizzati di machine learning per estrarre più valore dal patrimonio informativo dell’azienda.

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